論文の概要: Probing the contents of semantic representations from text, behavior, and brain data using the psychNorms metabase
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04936v1
- Date: Fri, 06 Dec 2024 10:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:58:01.203885
- Title: Probing the contents of semantic representations from text, behavior, and brain data using the psychNorms metabase
- Title（参考訳）: psychNormsメタベースを用いたテキスト・行動・脳データからの意味表現の内容の探索
- Authors: Zak Hussain, Rui Mata, Ben R. Newell, Dirk U. Wulff,
- Abstract要約: テキスト,行動,脳データから得られた意味表現の類似性と相違について検討した。
我々は、人間の表現や行動を把握するためのテキストの重要な補完として行動を確立する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Semantic representations are integral to natural language processing, psycholinguistics, and artificial intelligence. Although often derived from internet text, recent years have seen a rise in the popularity of behavior-based (e.g., free associations) and brain-based (e.g., fMRI) representations, which promise improvements in our ability to measure and model human representations. We carry out the first systematic evaluation of the similarities and differences between semantic representations derived from text, behavior, and brain data. Using representational similarity analysis, we show that word vectors derived from behavior and brain data encode information that differs from their text-derived cousins. Furthermore, drawing on our psychNorms metabase, alongside an interpretability method that we call representational content analysis, we find that, in particular, behavior representations capture unique variance on certain affective, agentic, and socio-moral dimensions. We thus establish behavior as an important complement to text for capturing human representations and behavior. These results are broadly relevant to research aimed at learning human-aligned semantic representations, including work on evaluating and aligning large language models.
- Abstract（参考訳）: 意味表現は自然言語処理、心理言語学、人工知能に不可欠なものである。
インターネットのテキストから派生することが多いが、近年は行動ベース(フリーアソシエーションなど)や脳ベース(fMRIなど)の表現の人気が高まっており、人間の表現を計測しモデル化する能力の向上を約束している。
テキスト,行動,脳データから派生した意味表現の類似性と相違について,最初の体系的評価を行った。
表現的類似性分析を用いて、行動と脳データから派生した単語ベクトルが、テキストから派生した従兄弟とは異なる情報を符号化していることを示す。
さらに, 行動表現は, 感情, エージェント的, 社会道徳的次元において, 独特な差異を捉えていることが明らかとなった。
そこで我々は、人間の表現や行動を把握するためのテキストの重要な補完として行動を確立する。
これらの結果は、大規模な言語モデルの評価と整合性を含む、人間の整合した意味表現の学習を目的とした研究に広く関係している。
関連論文リスト
- How Do You Perceive My Face? Recognizing Facial Expressions in Multi-Modal Context by Modeling Mental Representations [5.895694050664867]
本稿では,単純な分類タスクを超越した新しい表情分類手法を提案する。
本モデルでは,認識された顔を正確に分類し,文脈で顔を観察する際,人間によって知覚される対応する心的表現を合成する。
本研究では,人間の心的表現の近似を効果的に生成することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-04T09:32:40Z) - Identifying and interpreting non-aligned human conceptual
representations using language modeling [0.0]
先天性失明は,a-モダル語と知覚関連言語ドメインの両方において概念的再編成を引き起こすことを示す。
視覚障害者は、より強く社会的・認知的な意味と、行動に関連する動詞を関連づける。
一部の動詞では、盲目と盲目の表現は非常に似ている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-10T13:02:27Z) - Agentivit\`a e telicit\`a in GilBERTo: implicazioni cognitive [77.71680953280436]
本研究の目的は,トランスフォーマーに基づくニューラルネットワークモデルが語彙意味論を推論するかどうかを検討することである。
考慮される意味的性質は、テリシティ(定性とも組み合わされる)と作用性である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-06T10:52:22Z) - Natural Language Decompositions of Implicit Content Enable Better Text
Representations [56.85319224208865]
本稿では,暗黙的に伝達されたコンテンツを明示的に考慮したテキスト分析手法を提案する。
我々は大きな言語モデルを用いて、観察されたテキストと推論的に関係する命題の集合を生成する。
本研究は,NLPにおいて,文字のみではなく,観察された言語の背景にある意味をモデル化することが重要であることを示唆する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T23:45:20Z) - Semantic Brain Decoding: from fMRI to conceptually similar image
reconstruction of visual stimuli [0.29005223064604074]
本稿では,意味的・文脈的類似性にも依存する脳復号法を提案する。
我々は、自然視のfMRIデータセットを使用し、人間の視覚におけるボトムアップとトップダウンの両方のプロセスの存在にインスパイアされたディープラーニングデコードパイプラインを作成します。
視覚刺激の再現は, それまでの文献において, 本来の内容とセマンティックレベルで非常によく一致し, 芸術の状態を超越している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:54:08Z) - Words are all you need? Capturing human sensory similarity with textual
descriptors [12.191617984664683]
人間の類似性判断と言語との関係について検討する。
本稿では,効率的かつ汎用的なタグマイニングのための新しい適応パイプラインを提案する。
テキスト記述子に基づく予測パイプラインは優れた性能を示すことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-08T18:09:19Z) - An Informational Space Based Semantic Analysis for Scientific Texts [62.997667081978825]
本稿では、意味分析のための計算手法と、短い科学的テキストの意味の定量化について紹介する。
科学的意味の表現は、心理的特性ではなく、状況表現を置き換えることで標準化される。
本研究は,テキストの意味の幾何学的表現の基礎となる研究である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-31T11:19:32Z) - A Latent-Variable Model for Intrinsic Probing [93.62808331764072]
固有プローブ構築のための新しい潜在変数定式化を提案する。
我々は、事前訓練された表現が言語間交互に絡み合ったモルフォシンタクスの概念を発達させる経験的証拠を見出した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-20T15:01:12Z) - Affect-DML: Context-Aware One-Shot Recognition of Human Affect using
Deep Metric Learning [29.262204241732565]
既存の方法は、すべての関心の感情に注釈付きトレーニングの例として優先順位が与えられると仮定している。
我々は、文脈における感情のワンショット認識を概念化し、単一のサポートサンプルからより細かい粒子レベルの人間の影響状態を認識することを目的とした新しい問題である。
モデルの全変種は、ランダムなベースラインよりも明らかに優れており、セマンティックシーンのコンテキストを活用することで、学習された表現を一貫して改善している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-30T10:35:20Z) - Compositional Explanations of Neurons [52.71742655312625]
本稿では, 合成論理的概念を同定し, 深部表現におけるニューロンの説明手順について述べる。
本稿では,視覚と自然言語処理のモデルにおける解釈可能性に関するいくつかの疑問に答えるために,この手順を用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-24T20:37:05Z) - A computational model implementing subjectivity with the 'Room Theory'.
The case of detecting Emotion from Text [68.8204255655161]
本研究は,テキスト分析における主観性と一般的文脈依存性を考慮した新しい手法を提案する。
単語間の類似度を用いて、ベンチマーク中の要素の相対的関連性を抽出することができる。
この方法は、主観的評価がテキストの相対値や意味を理解するために関係しているすべてのケースに適用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-12T21:26:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。